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3个提升Python运行速度的方法，很实用

Python

今天总结3个提升Python运行速度的方法，只从代码本身考虑，提升运行速度并不会从编写C 扩展的代码、基于JIT的编译器技术考虑 。
关于代码执行效率的第一个方法是减少频繁的方法访问，尤其是在多层循环内层、且循环次数较多的操作，差距尤为明显 。
# 真是模块内全局变量import mathdef compute_sqrt(nums):result = []for n in nums: # 假如nums长度很大# 1. math.sqrt 会被频繁访问# 2. result.Append 也会被频繁访问result.append(math.sqrt(n))return result看到在for循环里面，涉及2个频繁的访问：

  1. math.sqrt 会被频繁访问
  2. result.append 也会被频繁访问
因此第一步做如下更改：直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrt
# 直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrtfrom math import sqrtdef compute_sqrt(nums):result = []for n in nums: # 假如nums长度很大# 1. math.sqrt 会被频繁访问# 2. result.append 也会被频繁访问result.append(sqrt(n))return result然后再修改result.append，不用频繁访问append，使用标签apd指向它就行了：
【3个提升Python运行速度的方法，很实用】# 直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrtfrom math import sqrtdef compute_sqrt(nums):result = []apd = result.appendfor n in nums: # 假如nums长度很大# 1. math.sqrt 会被频繁访问# 2. result.append 也会被频繁访问apd(sqrt(n))return result第二个方法：查找局部变量的效率是最高的！！！对于频繁访问的变量应尽可能是局部变量，消除不必要的全局变量访问 。所以对于上面代码，sqrt还是模块级别的全局变量，所以修改为：
def compute_sqrt(nums):# 调整sqrt为局部变量from math import sqrtresult = []apd = result.appendfor n in nums: # 假如nums长度很大# 1. math.sqrt 会被频繁访问# 2. result.append 也会被频繁访问apd(sqrt(n))return result第三个方法：不要做一些不必要的属性包装 。比如@property必要时再用，能不用时就别用 。如下对于属性y做@property装饰没有任何意义！只有在y有特定取值，比如只能取大于0的非负实数时再用此装饰才有意义 。
class A:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = y@propertydef y(self):return self._y@y.setterdef y(self, value):self._y = value因此修改为下面这样，删去多余的@property包装
class A:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = y




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